Optimizing the German Credit system.
KOEHLE, Clarence and KELLER, Julien
03 juin, 2022
Introduction
- Overview and Motivation
- Related Work
- Research questions
Data
Description: This dataset contains information on the credit score of applicants.
Wrangling/cleaning: For more clarity we will first remove the “Obs.” column referring to the Observation number. We also have to reformat the “integer” variables that should become “factor”
#> DURATION AMOUNT INSTALL_RATE AGE
#> Min. :0.000 Min. :0.005 Min. :1.00 Min. :0.000
#> 1st Qu.:0.118 1st Qu.:0.061 1st Qu.:2.00 1st Qu.:0.066
#> Median :0.206 Median :0.117 Median :3.00 Median :0.132
#> Mean :0.262 Mean :0.173 Mean :3.03 Mean :0.157
#> 3rd Qu.:0.294 3rd Qu.:0.208 3rd Qu.:4.00 3rd Qu.:0.226
#> Max. :1.000 Max. :0.864 Max. :4.00 Max. :1.000
#> NUM_CREDITS NUM_DEPENDENTS CHK_ACCT HISTORY NEW_CAR USED_CAR
#> Min. :1.0 1:571 0:212 0: 27 0:487 0:615
#> 1st Qu.:1.0 2: 95 1:190 1: 43 1:179 1: 51
#> Median :1.0 2: 33 2:369
#> Mean :1.4 3:231 3: 60
#> 3rd Qu.:2.0 4:167
#> Max. :4.0
#> FURNITURE RADIO.TV EDUCATION RETRAINING SAV_ACCT EMPLOYMENT
#> 0:559 0:493 -1: 0 0:593 0:420 0: 42
#> 1:107 1:173 0 :625 1: 73 1: 63 1:115
#> 1 : 41 2: 41 2:241
#> 3: 26 3:112
#> 4:116 4:156
#>
#> MALE_DIV MALE_SINGLE MALE_MAR_or_WID CO.APPLICANT GUARANTOR
#> 0:630 0:319 0:601 0:635 0:635
#> 1: 36 1:347 1: 65 1: 31 1: 30
#> 2: 1
#>
#>
#>
#> PRESENT_RESIDENT REAL_ESTATE PROP_UNKN_NONE OTHER_INSTALL RENT
#> 1: 83 0:476 0:564 0:549 0:524
#> 2:202 1:190 1:102 1:117 1:142
#> 3:104
#> 4:277
#>
#>
#> OWN_RES JOB TELEPHONE FOREIGN RESPONSE Response_Yes
#> 0:209 0: 15 0:397 0:651 1:344 Mode :logical
#> 1:457 1:122 1:269 1: 15 0:322 FALSE:666
#> 2:442
#> 3: 87
#>
#>
#> Response_No Foreigner_Yes Foreigner_No Telephone_Yes
#> Mode :logical Mode :logical Mode :logical Mode :logical
#> FALSE:666 FALSE:651 FALSE:15 FALSE:397
#> TRUE :15 TRUE :651 TRUE :269
#>
#>
#>
#> Telephone_No Job_0 Job_1 Job_2
#> Mode :logical Mode :logical Mode :logical Mode :logical
#> FALSE:269 FALSE:651 FALSE:544 FALSE:224
#> TRUE :397 TRUE :15 TRUE :122 TRUE :442
#>
#>
#>
#> Job_3 OWN_RES_Yes OWN_RES_No OTHER_INSTALL_Yes
#> Mode :logical Mode :logical Mode :logical Mode :logical
#> FALSE:579 FALSE:209 FALSE:457 FALSE:549
#> TRUE :87 TRUE :457 TRUE :209 TRUE :117
#>
#>
#>
#> OTHER_INSTALL_No PROP_UNKN_NONE_Yes PROP_UNKN_NONE_No
#> Mode :logical Mode :logical Mode :logical
#> FALSE:117 FALSE:564 FALSE:102
#> TRUE :549 TRUE :102 TRUE :564
#>
#>
#>
#> REAL_ESTATE_Yes REAL_ESTATE_No PRESENT_RESIDENT_0
#> Mode :logical Mode :logical Mode :logical
#> FALSE:476 FALSE:190 FALSE:666
#> TRUE :190 TRUE :476
#>
#>
#>
#> PRESENT_RESIDENT_1 PRESENT_RESIDENT_2 PRESENT_RESIDENT_3
#> Mode :logical Mode :logical Mode :logical
#> FALSE:583 FALSE:464 FALSE:562
#> TRUE :83 TRUE :202 TRUE :104
#>
#>
#>
#> GUARANTOR_Yes GUARANTOR_No CO.APPLICANT_Yes CO.APPLICANT_No
#> Mode :logical Mode :logical Mode :logical Mode :logical
#> FALSE:636 FALSE:31 FALSE:635 FALSE:31
#> TRUE :30 TRUE :635 TRUE :31 TRUE :635
#>
#>
#>
#> MALE_MAR_or_WID_Yes MALE_MAR_or_WID_No MALE_SINGLE_Yes
#> Mode :logical Mode :logical Mode :logical
#> FALSE:601 FALSE:65 FALSE:319
#> TRUE :65 TRUE :601 TRUE :347
#>
#>
#>
#> MALE_SINGLE_No MALE_DIV_Yes MALE_DIV_No EMPLOYMENT_0
#> Mode :logical Mode :logical Mode :logical Mode :logical
#> FALSE:347 FALSE:630 FALSE:36 FALSE:624
#> TRUE :319 TRUE :36 TRUE :630 TRUE :42
#>
#>
#>
#> EMPLOYMENT_1 EMPLOYMENT_2 EMPLOYMENT_3 EMPLOYMENT_4
#> Mode :logical Mode :logical Mode :logical Mode :logical
#> FALSE:551 FALSE:425 FALSE:554 FALSE:510
#> TRUE :115 TRUE :241 TRUE :112 TRUE :156
#>
#>
#>
#> SAV_ACCT_0 SAV_ACCT_1 SAV_ACCT_2 SAV_ACCT_3
#> Mode :logical Mode :logical Mode :logical Mode :logical
#> FALSE:246 FALSE:603 FALSE:625 FALSE:640
#> TRUE :420 TRUE :63 TRUE :41 TRUE :26
#>
#>
#>
#> SAV_ACCT_4 RETRAINING_Yes RETRAINING_No EDUCATION_Yes
#> Mode :logical Mode :logical Mode :logical Mode :logical
#> FALSE:550 FALSE:593 FALSE:73 FALSE:625
#> TRUE :116 TRUE :73 TRUE :593 TRUE :41
#>
#>
#>
#> EDUCATION_No RADIO.TV_Yes RADIO.TV_No FURNITURE_Yes
#> Mode :logical Mode :logical Mode :logical Mode :logical
#> FALSE:41 FALSE:493 FALSE:173 FALSE:559
#> TRUE :625 TRUE :173 TRUE :493 TRUE :107
#>
#>
#>
#> FURNITURE_No USED_CAR_Yes USED_CAR_No NEW_CAR_Yes
#> Mode :logical Mode :logical Mode :logical Mode :logical
#> FALSE:107 FALSE:615 FALSE:51 FALSE:487
#> TRUE :559 TRUE :51 TRUE :615 TRUE :179
#>
#>
#>
#> NEW_CAR_No CHK_ACCT_0 CHK_ACCT_1 CHK_ACCT_2
#> Mode :logical Mode :logical Mode :logical Mode :logical
#> FALSE:179 FALSE:454 FALSE:476 FALSE:633
#> TRUE :487 TRUE :212 TRUE :190 TRUE :33
#>
#>
#>
#> CHK_ACCT_3 NUM_DEPENDENTS_1 NUM_DEPENDENTS_2 NUM_CREDITS_1
#> Mode :logical Mode :logical Mode :logical Mode :logical
#> FALSE:435 FALSE:95 FALSE:571 FALSE:239
#> TRUE :231 TRUE :571 TRUE :95 TRUE :427
#>
#>
#>
#> NUM_CREDITS_2 NUM_CREDITS_3 NUM_CREDITS_4 INSTALL_RATE_1
#> Mode :logical Mode :logical Mode :logical Mode :logical
#> FALSE:447 FALSE:651 FALSE:661 FALSE:587
#> TRUE :219 TRUE :15 TRUE :5 TRUE :79
#>
#>
#>
#> INSTALL_RATE_2 INSTALL_RATE_3 INSTALL_RATE_4
#> Mode :logical Mode :logical Mode :logical
#> FALSE:515 FALSE:559 FALSE:337
#> TRUE :151 TRUE :107 TRUE :329
#>
#>
#> #> DURATION AMOUNT INSTALL_RATE AGE NUM_CREDITS
#> 4 0.0000 0.17222 1 0.16981 1
#> 6 0.2059 0.30901 2 0.10377 2
#> 10 0.2941 0.13316 4 0.15094 1
#> 12 0.0735 0.05260 4 0.05660 1
#> 13 0.0294 0.00968 4 0.18868 1
#> 14 0.0294 0.05244 3 0.22642 1
#> 15 0.2941 0.21399 3 0.07547 2
#> 16 0.2941 0.21465 2 0.15094 2
#> 17 0.2941 0.09783 2 0.10377 2
#> 19 0.3824 0.17861 4 0.14151 1
#> 22 0.2500 0.16645 1 0.16038 1
#> 26 0.2941 0.18763 2 0.08491 1
#> 28 0.2500 0.11214 4 0.03774 1
#> 29 0.1176 0.05568 3 0.05660 1
#> 30 0.6471 0.45323 1 0.04717 1
#> 31 0.2059 0.04820 4 0.01887 1
#> 33 0.0588 0.17321 1 0.18868 2
#> 36 0.6471 0.47364 2 0.15094 2
#> 39 0.0000 0.06630 2 0.21698 3
#> 40 0.0294 0.00484 4 0.31132 2
#> 41 0.2941 0.11742 4 0.42453 1
#> 42 0.0882 0.05706 4 0.24528 1
#> 43 0.1324 0.03477 4 0.03774 2
#> 47 0.1618 0.04418 4 0.07547 1
#> 49 0.1176 0.12804 2 0.21698 1
#> 52 0.2941 0.41620 3 0.17925 1
#> 53 0.1176 0.06894 4 0.20755 1
#> 54 0.0735 0.02971 4 0.44340 1
#> 57 0.1029 0.20111 2 0.16038 2
#> 58 0.0294 0.03356 1 0.18868 2
#> 59 0.0588 0.03615 3 0.06604 1
#> 60 0.2059 0.11852 2 0.06604 2
#> 61 0.0294 0.24574 1 0.23585 2
#> 62 0.6471 0.40343 2 0.11321 1
#> 63 0.2941 0.14224 3 0.32075 1
#> 64 0.3824 0.15225 4 0.26415 1
#> 65 0.1176 0.13805 2 0.14151 2
#> 66 0.2059 0.09277 2 0.03774 2
#> 70 0.1176 0.04105 4 0.03774 2
#> 71 0.4706 0.11544 3 0.25472 2
#> 72 0.4706 0.23132 4 0.14151 2
#> 73 0.2941 0.07445 4 0.33962 1
#> 74 0.2500 0.18427 1 0.06604 1
#> 75 0.0147 0.17597 1 0.51887 1
#> 76 0.2059 0.33625 2 0.20755 1
#> 77 0.1176 0.17591 4 0.15094 1
#> 78 0.1029 0.24876 2 0.30189 1
#> 79 0.0882 0.38836 2 0.48113 1
#> 80 0.2941 0.26598 2 0.21698 1
#> 83 0.6471 0.68774 4 0.16981 1
#> 84 0.2059 0.11979 4 0.21698 2
#> 85 0.2059 0.08529 4 0.04717 2
#> 86 0.2941 0.13393 4 0.15094 2
#> 87 0.2941 0.12947 2 0.08491 1
#> 88 0.4706 0.58463 2 0.24528 2
#> 89 0.2941 0.09216 2 0.06604 1
#> 91 0.1176 0.02146 4 0.28302 1
#> 93 0.6471 0.13761 4 0.17925 2
#> 95 0.1176 0.05717 4 0.01887 1
#> 96 0.2941 0.36959 4 0.16038 1
#> 97 0.1176 0.05943 4 0.06604 1
#> 98 0.2059 0.32761 2 0.23585 1
#> 99 0.1618 0.08094 2 0.16038 1
#> 100 0.1176 0.15456 2 0.39623 1
#> 101 0.1176 0.24348 1 0.00943 1
#> 102 0.2941 0.14636 2 0.14151 1
#> 103 0.0882 0.20353 1 0.16981 1
#> 104 0.1176 0.18714 1 0.11321 1
#> 105 0.5147 0.12760 4 0.04717 1
#> 107 0.2941 0.02570 4 0.33019 2
#> 108 0.2059 0.08501 3 0.27358 2
#> 111 0.2941 0.13316 4 0.15094 1
#> 114 0.2353 0.37455 3 0.16038 2
#> 115 0.0294 0.05436 4 0.16038 1
#> 116 0.3824 0.15082 2 0.05660 1
#> 117 0.4706 0.39391 3 0.16981 2
#> 118 0.3824 0.22131 2 0.06604 2
#> 120 0.3824 0.31385 3 0.17925 1
#> 122 0.4706 0.15566 4 0.16038 1
#> 123 0.0882 0.05365 2 0.16981 1
#> 124 0.2941 0.09805 4 0.38679 2
#> 125 0.2941 0.34764 2 0.01887 1
#> 126 0.0735 0.10366 4 0.27358 3
#> 130 0.2059 0.08501 3 0.27358 2
#> 131 0.2941 0.09750 4 0.16981 1
#> 134 0.2941 0.05656 4 0.16038 1
#> 136 0.2941 0.20744 2 0.07547 1
#> 137 0.2941 0.11693 4 0.23585 2
#> 138 0.0294 0.10223 2 0.09434 1
#> 141 0.3382 0.17420 3 0.07547 1
#> 142 0.0588 0.17321 1 0.18868 2
#> 143 0.4706 0.15566 4 0.16038 1
#> 145 0.2941 0.33944 2 0.23585 2
#> 146 0.2941 0.34764 2 0.01887 1
#> 147 0.1176 0.03896 2 0.26415 2
#> 148 0.2941 0.05838 4 0.06604 1
#> 149 0.2059 0.05442 4 0.39623 1
#> 152 0.6471 0.18312 4 0.26415 1
#> 153 0.0294 0.08215 1 0.14151 2
#> 155 0.1176 0.10807 4 0.04717 1
#> 158 0.2941 0.36959 4 0.16038 1
#> 159 0.3529 0.13717 4 0.09434 2
#> 160 0.1618 0.03907 3 0.10377 2
#> 161 0.0294 0.06185 4 1.00000 1
#> 163 0.2059 0.02085 4 0.12264 2
#> 164 0.2500 0.12964 4 0.08491 1
#> 165 0.2941 0.21465 2 0.15094 2
#> 166 0.2059 0.09007 4 0.08491 2
#> 169 0.2941 0.09227 3 0.13208 2
#> 170 0.2941 0.07203 4 0.29245 1
#> 171 0.8235 0.39441 1 0.07547 1
#> 174 0.1618 0.05866 2 0.26415 2
#> 175 0.0294 0.06031 2 0.21698 1
#> 176 0.2059 0.02085 4 0.12264 2
#> 178 0.1176 0.04330 3 0.18868 1
#> 179 0.2941 0.22565 1 0.27358 1
#> 181 0.2941 0.02570 4 0.33019 2
#> 182 0.1029 0.07302 4 0.00943 1
#> 183 0.0294 0.05244 3 0.22642 1
#> 184 0.2059 0.13052 4 0.14151 1
#> 185 0.1176 0.04716 2 0.00943 1
#> 187 0.0147 0.17597 1 0.51887 1
#> 188 0.2941 0.19253 2 0.06604 1
#> 189 0.1324 0.06377 2 0.42453 1
#> 192 0.1176 0.05579 4 0.35849 1
#> 194 0.2353 0.32453 3 0.11321 2
#> 195 0.1029 0.20111 2 0.16038 2
#> 196 0.2941 0.13393 4 0.15094 2
#> 202 0.2941 0.26973 4 0.05660 1
#> 203 0.1176 0.11164 4 0.16981 1
#> 204 0.1176 0.08991 4 0.18868 1
#> 205 0.1176 0.15220 3 0.04717 1
#> 207 0.2941 0.11693 4 0.23585 2
#> 208 0.1618 0.05822 4 0.17925 2
#> 210 0.2059 0.03389 4 0.05660 1
#> 211 0.1618 0.03989 2 0.05660 2
#> 212 0.0735 0.05260 4 0.05660 1
#> 213 0.0735 0.05469 4 0.20755 2
#> 214 0.2059 0.33625 2 0.20755 1
#> 215 0.2059 0.13052 4 0.14151 1
#> 216 0.2059 0.13255 4 0.08491 1
#> 217 0.5588 0.49703 1 0.33962 1
#> 218 0.2059 0.09305 4 0.15094 1
#> 219 0.0294 0.02256 2 0.03774 1
#> 220 0.1029 0.24876 2 0.30189 1
#> 221 0.0294 0.01871 3 0.06604 1
#> 224 0.2059 0.11390 2 0.14151 2
#> 225 0.1176 0.02823 4 0.06604 1
#> 227 0.2941 0.03736 4 0.11321 1
#> 228 0.0294 0.13189 2 0.23585 1
#> 230 0.2500 0.11214 4 0.03774 1
#> 231 0.0882 0.11362 3 0.31132 1
#> 234 0.2500 0.10955 4 0.29245 2
#> 235 0.1176 0.10570 4 0.17925 2
#> 237 0.1618 0.16155 2 0.00943 1
#> 240 0.2941 0.33366 4 0.07547 2
#> 243 0.1176 0.09271 4 0.22642 3
#> 245 0.2059 0.08639 2 0.10377 1
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#> 522 1 2 0 0 0
#> 523 1 2 0 0 0
#> 524 0 1 1 0 0
#> 527 0 2 0 0 0
#> 528 0 2 0 1 0
#> 531 0 2 0 0 0
#> 532 0 3 1 0 0
#> 533 1 3 1 0 0
#> 534 1 3 1 0 0
#> 536 0 0 0 0 0
#> 537 1 0 1 0 0
#> 538 0 1 0 0 0
#> 539 1 3 1 0 0
#> 540 0 2 0 0 0
#> 541 1 2 0 0 0
#> 542 1 2 1 0 0
#> 543 1 2 0 0 0
#> 544 1 3 1 0 0
#> 545 1 2 0 0 0
#> 547 0 3 1 0 0
#> 548 0 3 1 0 0
#> 549 0 1 0 0 0
#> 551 0 2 1 0 0
#> 552 1 2 0 0 0
#> 554 0 2 0 0 0
#> 555 0 2 1 0 0
#> 557 1 1 0 0 0
#> 558 1 2 0 0 0
#> 562 0 1 0 0 0
#> 565 1 2 1 0 0
#> 568 0 2 0 0 0
#> 569 0 1 1 0 0
#> 570 1 3 1 0 0
#> 571 0 2 1 0 0
#> 573 1 2 0 0 0
#> 574 0 0 0 0 0
#> 575 0 2 1 0 0
#> 577 1 2 0 0 0
#> 578 0 2 1 0 0
#> 580 0 2 0 0 0
#> 581 0 3 1 0 0
#> 583 1 1 0 0 0
#> 584 0 2 1 0 0
#> 587 0 2 0 0 0
#> 588 0 2 1 0 0
#> 591 0 2 1 0 0
#> 594 0 2 1 0 0
#> 595 0 2 0 0 0
#> 596 0 2 0 0 0
#> 597 1 2 0 0 0
#> 599 1 2 1 0 0
#> 600 1 2 0 0 0
#> 603 1 2 0 0 0
#> 605 0 2 1 0 0
#> 606 0 2 0 0 0
#> 607 0 2 0 0 0
#> 608 0 2 0 0 0
#> 611 0 2 1 0 0
#> 614 1 2 0 0 0
#> 615 1 2 1 0 0
#> 616 0 2 1 0 0
#> 617 1 1 0 0 0
#> 621 0 1 1 0 0
#> 622 1 2 0 0 0
#> 623 1 2 0 0 0
#> 625 1 2 1 0 0
#> 626 1 1 0 0 0
#> 628 0 2 1 0 0
#> 630 1 2 0 0 0
#> 632 1 2 1 0 0
#> 633 0 2 0 1 0
#> 637 0 2 0 0 0
#> 638 1 3 1 0 0
#> 640 0 3 1 0 0
#> 641 1 2 1 0 0
#> 642 1 2 0 0 0
#> 643 1 1 0 0 0
#> 644 1 2 0 0 0
#> 645 1 2 1 0 0
#> 646 0 2 0 0 0
#> 647 1 3 1 0 0
#> 648 1 2 0 0 0
#> 649 0 0 0 0 0
#> 651 1 0 0 0 0
#> 652 1 2 0 0 0
#> 653 1 2 0 0 0
#> 655 1 2 0 0 0
#> 656 0 3 1 0 0
#> 658 1 2 0 0 0
#> 660 1 2 1 0 0
#> 661 0 2 0 0 0
#> 662 0 2 0 0 0
#> 663 0 3 0 0 0
#> 665 1 2 0 0 0
#> 666 1 2 1 0 0
#> 667 1 0 1 0 0
#> 669 1 1 0 0 0
#> 670 0 3 1 0 0
#> 672 1 2 1 0 0
#> 674 1 2 0 0 0
#> 675 0 2 1 0 0
#> 676 0 2 0 0 0
#> 677 1 2 0 0 0
#> 678 1 2 0 0 0
#> 679 1 2 1 0 0
#> 680 1 3 0 0 0
#> 681 1 2 0 0 0
#> 682 1 1 0 0 0
#> 683 1 3 1 0 0
#> 685 1 1 0 0 0
#> 686 1 2 0 0 0
#> 688 0 2 0 0 0
#> 689 0 2 0 0 0
#> 690 1 1 0 0 0
#> 691 0 1 1 0 0
#> 692 1 2 1 0 0
#> 694 0 2 0 0 0
#> 696 1 3 1 0 0
#> 697 1 2 0 0 0
#> 702 1 1 1 0 0
#> 704 1 2 1 0 0
#> 705 0 2 1 0 0
#> 706 1 1 0 0 0
#> 707 1 3 0 0 0
#> 710 1 1 0 0 0
#> 711 1 2 1 0 0
#> 712 1 3 1 0 0
#> 714 0 2 0 0 0
#> 718 1 2 0 0 0
#> 719 0 2 0 0 0
#> 720 1 1 0 0 0
#> 721 0 2 1 0 0
#> 723 0 3 1 0 0
#> 724 0 2 1 0 0
#> 726 0 1 0 0 0
#> 728 0 2 0 0 0
#> 730 1 2 0 0 0
#> 732 1 2 0 0 0
#> 734 1 3 1 0 0
#> 735 1 3 1 0 0
#> 736 1 2 0 0 0
#> 738 1 1 0 0 0
#> 739 0 2 0 0 0
#> 740 0 1 0 0 0
#> 741 1 1 0 0 0
#> 742 1 3 1 0 0
#> 743 1 3 1 0 0
#> 744 0 3 1 0 0
#> 745 1 2 1 0 0
#> 746 0 2 1 0 0
#> 747 0 2 1 0 0
#> 749 0 2 1 0 0
#> 751 1 2 1 0 0
#> 753 0 2 0 0 0
#> 754 1 3 1 1 0
#> 755 1 3 1 0 0
#> 757 1 3 1 0 0
#> 758 1 1 0 0 0
#> 760 1 2 1 0 0
#> 761 0 2 1 0 0
#> 763 0 2 0 0 0
#> 767 0 0 0 0 0
#> 770 0 3 1 0 0
#> 775 0 2 0 0 0
#> 776 1 2 0 0 0
#> 777 1 2 0 0 0
#> 778 0 2 1 0 0
#> 779 0 2 1 0 0
#> 780 1 2 1 0 0
#> 783 0 3 1 0 0
#> 785 1 2 0 0 0
#> 787 1 2 0 0 0
#> 788 1 2 1 0 0
#> 789 1 2 1 0 0
#> 790 1 3 1 0 0
#> 791 1 1 0 0 0
#> 792 1 2 1 0 0
#> 794 0 3 1 0 0
#> 795 1 2 1 0 0
#> 796 1 2 0 0 0
#> 797 0 2 1 0 0
#> 798 1 2 0 0 0
#> 799 1 2 0 0 0
#> 800 1 2 0 0 0
#> 801 1 2 1 0 0
#> 804 0 2 0 0 0
#> 805 1 3 0 0 0
#> 806 0 2 0 0 0
#> 809 1 2 0 0 0
#> 811 0 3 1 0 0
#> 812 0 2 0 0 0
#> 813 0 2 0 0 0
#> 815 0 2 1 0 0
#> 819 1 2 0 0 0
#> 820 0 2 0 0 0
#> 822 0 1 1 0 0
#> 823 1 2 0 0 0
#> 824 1 2 1 0 0
#> 827 1 2 0 0 0
#> 828 1 2 0 0 0
#> 829 1 3 1 0 0
#> 830 0 2 1 0 0
#> 831 0 2 0 0 0
#> 832 0 3 0 0 0
#> 833 0 2 0 0 0
#> 834 1 2 0 0 0
#> 838 0 1 0 0 0
#> 839 0 2 0 0 0
#> 841 1 1 0 0 0
#> 842 1 2 1 0 0
#> 843 1 0 0 0 0
#> 847 1 3 1 0 0
#> 850 1 2 0 0 0
#> 851 1 1 0 0 0
#> 852 1 1 0 0 0
#> 853 1 0 1 0 0
#> 854 1 2 1 0 0
#> 856 1 2 0 0 0
#> 857 0 2 0 0 0
#> 858 0 2 1 0 0
#> 861 1 3 1 0 0
#> 862 0 1 0 0 0
#> 864 0 2 0 0 0
#> 865 1 2 0 0 0
#> 866 1 2 1 0 0
#> 867 0 2 0 0 0
#> 868 1 2 0 0 0
#> 869 1 1 0 0 0
#> 870 1 3 0 0 0
#> 871 1 2 0 0 0
#> 872 1 3 1 0 0
#> 873 0 2 0 0 0
#> 874 1 1 1 0 0
#> 875 1 2 0 0 0
#> 877 1 1 0 0 0
#> 878 0 2 0 0 0
#> 879 1 2 0 0 0
#> 880 0 2 0 0 0
#> 881 0 2 0 0 0
#> 882 1 2 0 0 0
#> 884 1 2 0 0 0
#> 885 1 2 1 0 0
#> 886 1 1 0 0 0
#> 887 0 2 0 0 0
#> 888 0 2 0 0 0
#> 890 1 2 0 0 0
#> 891 1 2 0 0 0
#> 892 1 2 1 0 0
#> 894 1 3 1 0 0
#> 897 1 2 0 0 0
#> 898 1 2 0 0 0
#> 899 1 2 0 0 0
#> 902 1 2 0 0 0
#> 903 1 1 1 0 0
#> 904 1 2 1 0 0
#> 905 0 1 1 0 0
#> 906 1 2 0 0 0
#> 907 0 2 0 0 0
#> 909 1 2 0 0 0
#> 910 1 2 0 0 0
#> 911 0 2 1 0 0
#> 912 0 3 1 0 0
#> 913 1 3 1 0 0
#> 914 1 2 0 0 0
#> 916 1 3 0 0 0
#> 917 0 2 0 0 0
#> 923 1 2 1 0 0
#> 924 1 2 0 0 0
#> 925 0 2 0 0 0
#> 926 1 2 0 0 0
#> 927 0 2 0 0 0
#> 929 0 2 1 0 0
#> 931 1 3 1 0 0
#> 932 1 0 1 0 0
#> 933 0 2 1 0 0
#> 936 0 2 0 0 0
#> 938 1 2 1 0 0
#> 940 1 1 0 0 0
#> 942 1 3 1 0 0
#> 943 1 3 1 0 0
#> 944 0 2 1 0 0
#> 945 0 1 0 0 0
#> 946 1 2 0 0 0
#> 947 1 2 0 0 0
#> 948 0 2 0 0 0
#> 949 1 2 0 0 0
#> 951 0 0 0 0 0
#> 952 0 2 0 0 0
#> 953 0 2 1 0 0
#> 954 0 2 1 0 0
#> 955 1 2 1 0 0
#> 957 0 2 0 0 0
#> 958 1 2 0 0 0
#> 960 1 2 0 0 0
#> 961 1 2 1 0 0
#> 962 0 3 1 0 0
#> 963 0 2 0 0 0
#> 964 0 3 0 0 0
#> 967 0 2 1 0 0
#> 968 0 3 1 0 0
#> 969 1 3 1 0 0
#> 971 1 1 0 0 0
#> 972 1 3 1 0 0
#> 973 1 2 0 0 0
#> 977 0 3 1 0 0
#> 980 1 1 1 0 0
#> 981 1 1 1 0 0
#> 984 1 1 0 0 0
#> 986 0 2 0 0 0
#> 987 1 1 0 0 0
#> 988 0 2 0 0 0
#> 989 1 2 0 0 0
#> 990 0 3 1 0 0
#> 991 1 1 0 0 0
#> 993 1 1 1 0 0
#> 995 1 2 0 0 0
#> 996 0 2 0 0 0
#> 997 1 1 0 0 0
#> 1000 0 2 0 0 0Exploratory data analysis
Basics informations:
- This dataset contains 1000 observation & 31 variables.
- In its raw format, we can observe that all the variables are of “integer” formats.
- In this example we are showing variables that are in the incorrect formats
#> 'data.frame': 1000 obs. of 4 variables:
#> $ CHK_ACCT: int 0 1 3 0 0 3 3 1 3 1 ...
#> $ HISTORY : int 4 2 4 2 3 2 2 2 2 4 ...
#> $ NEW_CAR : int 0 0 0 0 1 0 0 0 0 1 ...
#> $ USED_CAR: int 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 ...After transformation, of those variables to match their desire format, we get a data set with the rights formats:
#> 'data.frame': 1000 obs. of 4 variables:
#> $ CHK_ACCT: Factor w/ 4 levels "0","1","2","3": 1 2 4 1 1 4 4 2 4 ..
#> $ HISTORY : Factor w/ 5 levels "0","1","2","3",..: 5 3 5 3 4 3 3 3..
#> $ NEW_CAR : Factor w/ 2 levels "0","1": 1 1 1 1 2 1 1 1 1 2 ...
#> $ USED_CAR: Factor w/ 2 levels "0","1": 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 ...DfSummary tables:
From the summary we can observe the following information:
- The target variable “RESPONSE” is unevenly distributed, meaning that we will need to sub-sample our data set while modeling it.
- We can observe that “NUM_CREDITS”; “EDUCATION”; “GUARANTOR”; “JOB” are categorial variables with more than two factors levels, however their distribution are uneven, thus in each case a factor level is close to unsignificance in term of proportion.
- Finally the dfSummary table shows us that none of the numerical variable follows a Gaussian distribution, thereby we will need to scale them. For this case, we will use a min/max scaling.
Before exploring this dataset, we want to ask ourself the following question: Is the target variable balanced ? It turns out that this is not the case, thereby prior to our modelization, we will need to subsample this data set.
#>
#> 0 1
#> 300 700Boxplot informations for numerical value in regard to the target “RESPONSE”: * Except for the variable “INSTALL_RATE” & “Duration” the rest of the variables seem to have close median results.
Correlation
We now desire to take a glance a the correlation matrix between the numerical variables. From this plot we understand the following information:
- AMOUNT & DURATION have the highest positive correlation: 62.5%
- AGE & NUM_CREDIT constitute the second highest positive correlation however the value is insignficant compare to the prior: 14.26%
On the other side of the spectrum for negative correlation:
- AMOUNT & INSTALL_RATE are the most signfiicant with a value of: -27.13%
Another way of showing the correaltion is through the following plot:
We then wish to look at the correlation between the categorical variables. For this particular plot, it is important to note that the target variable(RESPONSE) is include while for the numerical correlation matrix it was not the case. From this factor matrix, we get insight on the following information for the relationship with RESPONSE:
- The highest positive correlation is with CHK_ACCT3: 32%
- The highest negative correlation is with CHK_ACCT0: -26%
This information is interesting in the sens that:
- CHK_ACCT0: < 0 DM in a checking account
- CHK_ACCT3: No checking account
Thus for the bank an applicant without a checking is more interesting than a client with more than 200DM. However, this might become detrimental if the bank can not convince the applicant to open a checking account, in which case it ends up with the negative effect found with CHK_ACCT0. Finally, we are witnessing an intriguing positive relationship with STATUS:
- HISTORY4: ~20%
The reason why we consider this correlation weird is because this variables corresponds to a situation where an applicant is in a “critical” state in the bank eyes. Meaning, that the applicant has a clear pattern of being late to pay off.
Distribution
We now wish to dig deeper into potential relationship among our variables by theme in term of distribution over our target REPONSE. Our first interest concerns the marital status of the applicant:
- If a man is not divorced or is, there’s still a higher chance for him to have a bad credit score.
- If a man is not single, the probability that he’ll have a bad /good credit score is pretty close. However, if he’s single, then there is a higher chance that he’ll have a good credit score
- If a man is neither married nor widower, the result would be close to those with a non-divorced man. However, should he be married or widower, then there would be a small but still higher chance for him to have a good credit score.
We now want to look a the purpose of the credit: It is interesting to
see that no matter the purpose of a credit taken, if the binary response
is “yes” the chance for a good credit will be higher. Nonetheless, it is
also we also to see that the chance of having a applicant with a bad
credit score is still higher.
Looking at the distribution for past history, we get the following
information:
- What we found out with the factor matrix is confirmed for CHK_ACCT
- There is a highest probability of having an applicant with a RESPONSE of type 1 (meaning that he has a good credit score) if his number of credit is of level 1.
- While we found out that REPONSE had a positive correlation with HISTORY4, we can see that in term of distribution, there is a higher chance for an applicant to have a good score if its level is of 2 (Existing credit to be paid, always on time).
- Finally, an individual with no other installment is more incline of having a good credit score.
Concerning the guarantee:
- It seems that the bank is better off if the applicant has no co-applicant which is a surprise.
- The same applies for guarantor.
- The behavior of the distribution for PRESENT_RESIDENT is closely identical for either RESPONSE.
Finally, for SAV_ACCT the bank may want to invest for level 1 & 4:
- Level 1: < 100 DM in a saving account
- Level 4: unknown / no saving account.
In regard of the real estate:
In each case, except for OWN_RES the proportion of binary response 0
is higher. Nonetheless the target variables RESPONSE always has a higher
probability of showing 1. This of course, is explained by the unbalanced
data set that we have.
Looking at the employment & dependency:
- It is interesting to see that there seems to be a higher chance for a good credit score if the applicant has been employed between 4-7 years.
- The same goes for applicant who’s category under job is “un-skilled - resident” than for the other.
- For the dependent category, there’s a higher chance for an applicant
to have a good credit score if the number of liable individual is close
to 1.
Concerning foreigners applicant:
For this category we can see that proportion of bad credit score is
way more significant if the applicant is foreigner. However, the
probability that he’ll have a good credit score is lower if he’s not
foreigner which is pretty interesting
In regard of phone:
We can see that having a phone would drasticly increase the
probability that the applicant would have a good credit score
Analysis
- Answers to the research questions
- Different methods considered
- Competing approaches
- Justifications
Modelization
The first method that we want to use is the decision tree. However, we first need to visualize wich method of subsampling will work the best. To do so we will compare 4 different method through a ROC test. We can safely assume that for the CART, we will use the both-sampling method as it seems to provide the best result.
#> Area under the curve (AUC): 0.759
#> Area under the curve (AUC): 0.795
#> Area under the curve (AUC): 0.778
#> Area under the curve (AUC): 0.759
Now that we choose our method of subsampling, we divide our data a training set as well as a test set prior before creating our model. As we can see the this tree could probably be pruned to reduce the complexity and potentially provide us with more precision.
#> NULL
In order to prune the tree correctly, we first need to take a glance
at the complexity table. From this plot we see that a tree of size 7 is
approximately identical as one of 9 but still maintains a lower
complexity. We decide to use a cp = 0.016 for our tree.
The final tree is the following. We see that the size has drastically
reduced while in the meantime the accuracy seems to have increase. The
confusion matrix allow us to see how well this method perform, we
observe that both the sensitivity and specificity have a high score of
~70%, meaning that more than 2/3 of the time our model can predict
correctly either a positive or negative response.
#> Obs
#> Pred 1 0
#> 1 124 50
#> 0 52 108
#> Confusion Matrix and Statistics
#>
#> Reference
#> Prediction 1 0
#> 1 124 50
#> 0 52 108
#>
#> Accuracy : 0.695
#> 95% CI : (0.642, 0.744)
#> No Information Rate : 0.527
#> P-Value [Acc > NIR] : 3.25e-10
#>
#> Kappa : 0.388
#>
#> Mcnemar's Test P-Value : 0.921
#>
#> Sensitivity : 0.705
#> Specificity : 0.684
#> Pos Pred Value : 0.713
#> Neg Pred Value : 0.675
#> Prevalence : 0.527
#> Detection Rate : 0.371
#> Detection Prevalence : 0.521
#> Balanced Accuracy : 0.694
#>
#> 'Positive' Class : 1
#> Looking at the variables importance ranking, we get the following information through Pareto:
The first 7 variables amount for approximately 80% of the cumulative percentage of relevance. Those correspond to the following by descendant order:
HISTORY: 18.56%; CHK_ACCT: 17.24%; DURATION: 11.16%; SAV_ACCT: 10.36%; AGE: 9.6%; INSTALL_RATE: 7.29%; OWN_RES: 5.43%
#>
#> Pareto chart analysis for GermanCredit_both.variables.importance$Overall
#> Frequency Cum.Freq. Percentage Cum.Percent.
#> A 61.60 61.60 18.56 18.56
#> B 57.19 118.79 17.24 35.80
#> C 37.03 155.81 11.16 46.96
#> D 34.37 190.18 10.36 57.32
#> E 31.86 222.04 9.60 66.92
#> F 24.19 246.23 7.29 74.21
#> G 18.03 264.26 5.43 79.64
#> H 16.93 281.19 5.10 84.75
#> I 15.44 296.62 4.65 89.40
#> J 15.40 312.02 4.64 94.04
#> K 7.77 319.80 2.34 96.38
#> L 6.25 326.05 1.88 98.27
#> M 5.75 331.80 1.73 100.00
#> N 0.00 331.80 0.00 100.00
#> O 0.00 331.80 0.00 100.00
#> P 0.00 331.80 0.00 100.00
#> Q 0.00 331.80 0.00 100.00
#> R 0.00 331.80 0.00 100.00
#> S 0.00 331.80 0.00 100.00
#> T 0.00 331.80 0.00 100.00
#> U 0.00 331.80 0.00 100.00
#> V 0.00 331.80 0.00 100.00
#> W 0.00 331.80 0.00 100.00
#> X 0.00 331.80 0.00 100.00
#> Y 0.00 331.80 0.00 100.00
#> Z 0.00 331.80 0.00 100.00
#> A1 0.00 331.80 0.00 100.00
#> B1 0.00 331.80 0.00 100.00
#> C1 0.00 331.80 0.00 100.00
#> D1 0.00 331.80 0.00 100.00
Now that we have found promising results with our decision tree, we want
to focus our attention into a neural network model and see if this
method will provide us with better results. For this subject we will use
3 differents packages & compare which one produce the best
output.
The first method will be made through a neuralnet package
The next method will be made with the “Caret” package.
#> Warning in preProcess.default(thresh = 0.95, k = 5, freqCut = 19,
#> uniqueCut = 10, : No variation for for: GUARANTOR2
#> Warning in preProcess.default(thresh = 0.95, k = 5, freqCut = 19,
#> uniqueCut = 10, : No variation for for: GUARANTOR2
#> Warning in preProcess.default(thresh = 0.95, k = 5, freqCut = 19,
#> uniqueCut = 10, : No variation for for: GUARANTOR2
#> Warning in preProcess.default(thresh = 0.95, k = 5, freqCut = 19,
#> uniqueCut = 10, : No variation for for: GUARANTOR2
#> Warning in preProcess.default(thresh = 0.95, k = 5, freqCut = 19,
#> uniqueCut = 10, : No variation for for: GUARANTOR2
#> Warning in preProcess.default(thresh = 0.95, k = 5, freqCut = 19,
#> uniqueCut = 10, : No variation for for: GUARANTOR2
#> Warning in preProcess.default(thresh = 0.95, k = 5, freqCut = 19,
#> uniqueCut = 10, : No variation for for: GUARANTOR2
#> Warning in preProcess.default(thresh = 0.95, k = 5, freqCut = 19,
#> uniqueCut = 10, : No variation for for: GUARANTOR2
#> Warning in preProcess.default(thresh = 0.95, k = 5, freqCut = 19,
#> uniqueCut = 10, : No variation for for: GUARANTOR2
#> Neural Network
#>
#> 667 samples
#> 30 predictor
#> 2 classes: '1', '0'
#>
#> Pre-processing: re-scaling to [0, 1] (47)
#> Resampling: Cross-Validated (10 fold)
#> Summary of sample sizes: 600, 600, 600, 600, 600, 600, ...
#> Resampling results across tuning parameters:
#>
#> size decay Accuracy Kappa
#> 1 0e+00 0.738 0.470
#> 1 1e-04 0.769 0.536
#> 1 1e-01 0.723 0.446
#> 3 0e+00 0.787 0.574
#> 3 1e-04 0.789 0.578
#> 3 1e-01 0.814 0.628
#> 5 0e+00 0.796 0.592
#> 5 1e-04 0.820 0.641
#> 5 1e-01 0.841 0.682
#>
#> Accuracy was used to select the optimal model using the
#> largest value.
#> The final values used for the model were size = 5 and decay = 0.1.#> Confusion Matrix and Statistics
#>
#> Reference
#> Prediction 1 0
#> 1 141 40
#> 0 32 120
#>
#> Accuracy : 0.784
#> 95% CI : (0.736, 0.827)
#> No Information Rate : 0.52
#> P-Value [Acc > NIR] : <2e-16
#>
#> Kappa : 0.566
#>
#> Mcnemar's Test P-Value : 0.409
#>
#> Sensitivity : 0.815
#> Specificity : 0.750
#> Pos Pred Value : 0.779
#> Neg Pred Value : 0.789
#> Prevalence : 0.520
#> Detection Rate : 0.423
#> Detection Prevalence : 0.544
#> Balanced Accuracy : 0.783
#>
#> 'Positive' Class : 1
#> #>
#>
#> Cell Contents
#> |-------------------------|
#> | N |
#> | N / Row Total |
#> | N / Col Total |
#> | N / Table Total |
#> |-------------------------|
#>
#>
#> Total Observations in Table: 333
#>
#>
#> | gc.pred
#> GermanCredit_both.test.classes | 1 | 0 | Row Total |
#> -------------------------------|-----------|-----------|-----------|
#> 1 | 141 | 32 | 173 |
#> | 0.815 | 0.185 | 0.520 |
#> | 0.779 | 0.211 | |
#> | 0.423 | 0.096 | |
#> -------------------------------|-----------|-----------|-----------|
#> 0 | 40 | 120 | 160 |
#> | 0.250 | 0.750 | 0.480 |
#> | 0.221 | 0.789 | |
#> | 0.120 | 0.360 | |
#> -------------------------------|-----------|-----------|-----------|
#> Column Total | 181 | 152 | 333 |
#> | 0.544 | 0.456 | |
#> -------------------------------|-----------|-----------|-----------|
#>
#> Conclusion
- Take home message
- Limitations
- Future work?